正态分布和方差齐性的区别?

正态分布描述数据围绕均值对称分布的形状，钟形曲线是其典型特征；方差齐性则指不同组数据的离散程度相近，即方差相似。前者关注数据分布形态，后者关注组间数据波动一致性。

区别

正态分布：数据呈现对称的钟形曲线，均值、中位数、众数重合，约68%的数据落在均值1个标准差内。常见于自然现象，如身高、测量误差，反映数据的集中趋势和对称性。

方差齐性：多组数据的方差数值接近，波动幅度相似。用于比较不同样本时，确保数据离散程度一致，避免因波动差异影响统计结论，如实验组与对照组的数据稳定性比较。